数据分析师是青春饭吗?数据分析师适合女生嘛?
老兵永远不死，只是在不断的消亡。有人说，IT人永远不老?不，比如，数据分析师是吃青春饭的职业，老IT人也在不断的消亡。正在从事数据分析师的你，是否担心过年龄是一个发展障碍?无论你现在多么风华正茂，青春洋溢，终有“消亡”的一天，而且这一天比别的行业要来得早，“吃年轻饭”似乎成了IT人打不破的魔咒。如今，大数据作为IT行业的新起之秀，又能否打破这一魔咒呢?作为一名想要进入数据分析行业的女生来讲，会有“数据分析师适合女生嘛”“女生适合做数据分析吗”等诸多疑虑。
但不用担心，年龄只是一个数字，相对你的经验和技能、适应性、还有乐于学习的态度,这个数字不重要。面对别人的怀疑、否定、讥讽，我们只需要坚定地前行，做给他看。行动是最好的证明，多坚持一秒，未来就会不同。现在就实打实的来看看数据分析师的价值之路在何方。
1.专业。一位高级数据分析师职位通常是数据职能架构中的火车头，可以负责一个子产品或模块级别的项目，带领团队来全面解决问题，把控手下数据分析师的工作质量。技术方面，能掌控数据分析的整个过程，对数据采集、埋点、造型、进入数据仓库的清洗有良好的手段，能够回答数据的任何问题。
2.业务。在一个行业内持续积累，对业务的理解到位，积累深厚，你的价值是巨大的。不信你去浏览招聘网站上的岗位需求，99%都要求相关行业背景。所以，选择一个靠谱的、前景好的行业非常重要，只要这个行业能够不断发展、前进，你的积累就是有价值的，你自己就是不断增值的。
3.管理。除了公司高层，数据分析师是唯一站在高处俯视全局的人。一家公司的各项工作，几乎都可以在数据上直观体现出来。强大的分析和思辨能力，使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为，成为一个谋划者甚至决策者，是数据分析师可以上演的逆袭。
大数据发展火热，数据分析师这一职业也是大有可为，数据分析师是不是青春饭，不在于年龄，大数据分析并不是一蹴而就的事情，而是需要你日积月累的数据处理经验。而对于女生适合做数据分析吗?其实，现在社会讲究的男女平等，对于一部分考虑这个问题的女生而言，这不算什么，可以说，数据分析师还是适合女生学习的，毕竟，对知识的需求我们都有平等的权利，不过，可以建议看看技能，看看自己适合不适合。
1.学习数据分析师的初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可视化的方式呈现出来。
2.趋势分析是最基础的图表分析，包括线图、柱状图、堆积图等多种形式。线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比数据分析。柱状图可以观察某一事件的变化趋势;如果将整体拆分可以做成堆积图，同时观察到部分所占比重及变化趋势。
3.产品经理和运营人员通过趋势图分析流量的实时走向，如每日PV、UV、DAU等基本数量指标以及停留时长、平均访问页面数等质量指标，可以及时把握产品的变化趋势。一旦趋势周期对比发生异常(异常高和异常低)，我们需要及时介入排查原因、解决问题。
4.根据业务需求对指标按照一定维度拆分，对比不同组别的频数，便于分清轻重缓急。
5.条形图清晰展示了用户在不同类别上的频数，并且按照数量从大到小排序。上图展示的是某产品用户使用浏览器的频数分布，在资源有限的情况下产品可以先适配Chrome和IE浏览器以提升绝大部分用户体验。
6.上面的双向条形图展示了某B端产品的客户平均停留时长极端情况(非常高和非常低)，企业1-5非常活跃，可以让运营人员促进客户增购、续约，而企业6-10活跃度非常低，用户即将流失，需要运营人员立刻介入干预。
7.比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例。横向比较，扇形图、环形图可以满足这类需求;纵向比较，百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。
8.表格信息密集，可以同时分析多维度、多指标数据，适合对数据敏感的人群使用。虽然表格能看到具体的数值，但是不能直观看到趋势、比重。
9.通过表格不难发现，移动端访问用户占了非常大的比例，但是跳出率非常高。这样的表格数据启示我们有必要优化移动端产品，提升整体访问深度。
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